基于SLP方法和遗传算法的仓库设施规划

发布时间：2017-08-21 08:10

  本文关键词：基于SLP方法和遗传算法的仓库设施规划

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【摘要】：仓库,顾名思义是由储藏物件的区域、转移设施(如叉车、梯子等)、进出库房的转移管道和设备以及用于安全保障的防护设施、管理用房等结合而成。与传统的主要以实现单一储存功能所不同的是,现代仓库往往更加注重经营上的收益。因此,在企业竞争激烈这一大环境下,仓库在物品搬运、储备以及建设等过程中应进行合理的布置,以提高贮存能力和工作效率、减少人工工作负荷量以及投入的成本。本文在分析国内外研究现状的前提下,介绍了仓库的相关概念及功能,并阐述了设施规划的含义和基本方法。在结合仓库实际情况以及传统SLP方法的原理和步骤的基础上,给出传统SLP方法在仓库作业单位布置中的具体流程。然后,针对具体的实施对象-广西某电力公司的物资仓库,运用传统SLP方法对仓库作业单位进行整体布局规划。最后,针对在规划过程中发现传统SLP方法在解决布置问题时受主观因素的影响过大,并在实施的过程中需要不断的人工调整和修正等问题。提出将传统SLP方法与数学模型相结合的综合方案来解决布置问题。本文采用搬运费用最少和作业单位密切程度最大这两个因子来构建一个双目标函数,由此得到的数学模型来解决仓库作业单位布置问题,同时选用遗传算法进行求解、优化。再将优化后的布置方案与原始方案进行对比分析,验证改进后的SLP方法有效性,并将新方案应用在公司中。
【关键词】：仓库 传统SLP方法 遗传算法 方案评价
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH692.3;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外的研究现状10-13
• 1.3 仓库作业单位布局设计现状分析13-14
• 1.4 论文框架14-15
• 第二章 仓库与设施规划设计相关理论15-26
• 2.1 仓库的概述和平面布置15-19
• 2.1.1 仓库的概述15
• 2.1.2 仓库的任务和功能15-17
• 2.1.3 仓库作业单位布置设计的目标及原则17-18
• 2.1.4 仓库作业单位的划分18-19
• 2.2 设施规划19-22
• 2.2.1 设施规划设计的概述及前提19-20
• 2.2.2 设施规划设计的布置方式20-21
• 2.2.3 设施规划设计的方法21-22
• 2.3 传统的SLP方法的原理与步骤22-25
• 2.3.1 传统SLP方法的介绍22
• 2.3.2 传统SLP方法的基本要素及原理22-23
• 2.3.3 仓库作业单位的传统SLP的步骤23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 传统SLP方法在仓库平面布置中的应用26-39
• 3.1 原始资料分析26
• 3.2 物流关系分析26-30
• 3.3 非物流关系分析30-32
• 3.4 综合相互关系分析32-34
• 3.5 位置相关图34-36
• 3.6 传统SLP的不足与改进36-38
• 3.7 本章小结38-39
• 第四章 基于遗传算法的仓库平面布局方案的优化39-50
• 4.1 遗传算法的概述39-40
• 4.1.1 遗传算法的概念39
• 4.1.2 遗传算法的特点及优点39
• 4.1.3 实现遗传算法的一般流程39-40
• 4.2 仓库作业单位布局的数学模型40-43
• 4.3 模型求解过程43-47
• 4.3.1 编码43-44
• 4.3.2 初始种群44
• 4.3.3 适应度函数44-45
• 4.3.4 遗传算子45-47
• 4.4 遗传算法的应用47-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第五章 方案的评价与应用50-55
• 5.1 加权因素分析法50-51
• 5.2 层次分析法51-52
• 5.3 新方案评价52-53
• 5.4 新方案的应用53-54
• 5.5 本章小结54-55
• 第六章 结论与展望55-57
• 6.1 结论55
• 6.2 展望55-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 孙军华;徐丹;李林;;基于动线设计与SLP的快递面单改进设计研究[J];人类工效学;2015年05期

2 周平;芦其威;任志平;;平整机机架加工工段平面布置优化设计[J];工业工程;2014年06期

3 何黎明;;贯彻中长期发展规划期盼物流业政策落地[J];中国金属通报;2014年10期

4 黄泽圳;彭维文;刘玲媛;陈佳勉;;基于SLP的超市区域布置调研及优化[J];物流工程与管理;2013年11期

5 冯定忠;吴能;范佳静;蒋美仙;;基于SLP和SHA的车间设施布局与仿真分析[J];工业工程与管理;2012年02期

6 王sビ，

本文编号：711755